Doktorand i matematik med fokus på maskininlärningsmetoder
Lunds universitet, LTH, Matematikcentrum, LTH / Högskolejobb / Lund
Observera att sista ansökningsdag har passerat.
Visa alla högskolejobb i Lund,
Lomma,
Staffanstorp,
Burlöv,
Kävlinge eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Lunds universitet, LTH, Matematikcentrum, LTH i Lund Lunds universitet grundades 1666 och rankas återkommande som ett av världens främsta lärosäten. Här finns cirka 45 000 studenter och mer än 8 000 medarbetare i Lund, Helsingborg och Malmö. Vi förenas i vår strävan att förstå, förklara och förbättra vår värld och människors villkor.
Lunds universitet välkomnar sökande med olika bakgrund och erfarenheter. Jämställdhet, lika villkor och mångfald är grundläggande principer för alla delar av vår verksamhet.
Beskrivning av arbetsplatsen
Matematikcentrum består av omkring 150 lärare, forskare och doktorander.
Institutionens medarbetare deltar i forskarutbildning och forskningsaktiviteter inom många olika områden av matematiken. Du kommer att tillhöra Avdelningen för datorseende och maskininlärning.
Ämnesbeskrivning: spatiotemporal analys av fjärranalys-signaler
Forskningsarbetet kommer att fokusera på utvecklingen av maskininlärningsmetoder för anomalidetektering och spatiotemporal analys av blandade data inklusive synliga och multispektrala geospatiala signaler. Forskningsgruppen kommer att arbeta med:
- olika sätt att beskriva korrelationer och brus i data;
- design av förbättrade förlustfunktioner som förbättrar den spatiotemporala analysen av information från fjärranalys (GIS/satelliter/drönare);
- design av förbättrade autokodare (VAE, GAN), diffusionsmodeller och andra dylika maskininlärningsmetoder för analys och upptäckt av anomalier samt för att identifiera viktiga funktioner i en inlärd sannolikhetsfördelning i latent rum.
Analyser genom informationsteoretiska verktyg såsom den relativa entropihastigheten och Fishers informationsmatris kan vara användbara verktyg i några av de ovanstående uppgifterna. Det här arbetet har olika tillämpningar inom bildbehandling och analys, allt från att förutsäga avkastning till att avslöja detaljerade kolbindningsprofiler över större geografiska regioner.
Publiceringsdatum2023-07-10Dina arbetsuppgifterHuvuduppgiften för en doktorand är att ägna sig åt sin forskarutbildning vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser. I arbetsuppgifterna kan det även ingå medverkan i undervisning och annat institutionsarbete, dock max 20 % av arbetstiden.
Behörighet
Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå har den som har
- avlagt examen på avancerad nivå eller
- fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå eller
- på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
Kraven på särskild behörighet för forskarutbildningen i matematik uppfyller den som har:
- minst 90 högskolepoäng med relevans för ämnesområdet, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå samt ett fördjupningsarbete om minst 30 högskolepoäng på avancerad nivå inom ämnesområdet eller examen på avancerad nivå inom relevant ämnesområde.
I praktiken betyder det att den studerande skall ha uppnått en kunskapsnivå inom matematik som åtminstone svarar mot den för civilingenjörsutbildningarna i teknisk matematik eller teknisk fysik alternativt en masterexamen i matematik eller tillämpad matematik.
Övriga krav:
- Mycket goda kunskaper i engelska, i tal och skrift.
Bedömningsgrunder
Urval till utbildning på forskarnivå sker efter bedömd förmåga att tillgodogöra sig forskarutbildningen. Bedömningen av förmågan sker främst utifrån studieresultaten på grundnivå och avancerad nivå. Följande beaktas:
- Kunskaper och färdigheter relevanta för avhandlingsarbetet och utbildningsämnet.
- Bedömd förmåga till självständigt arbete och förmåga att formulera och angripa vetenskapliga problem.
- Förmåga till skriftlig och muntlig kommunikation.
- Övriga erfarenheter relevanta för utbildningen på forskarnivå, t ex yrkeserfarenhet.
Övriga meriter:
- Programmeringserfarenhet och kunskaper inom maskininlärning/deep learning.
- Erfarenhet av dataanalys och spatial statistik.
- Förtrogenhet med GIS- och fjärranalystekniker.
Hänsyn kommer också att tas till god samarbetsförmåga, driv och självständighet samt hur den sökande genom sin erfarenhet och kompetens bedöms ha den förmåga som behövs för att klara forskarutbildningen.
Vi erbjuder
Lunds universitet är en statlig myndighet vilket innebär att du får särskilda förmåner, generös semester och en förmånlig tjänstepension. Läs mer på universitets webbplats om att
https://www.lu.se/om-universitetet/jobba-hos-ossÖvrig informationEndast den som är antagen till forskarutbildning får anställas som doktorand. Forskarutbildningen är fyra år vid heltidsstudier. Vid undervisning och annat institutionsarbete förlängs anställningen i motsvarande grad, dock längst till 5 år (dvs. max 20 %). Bestämmelser gällande anställning som doktorand finns i Högskoleförordningen (1993:100), 5 kap 1-7 §§.
Så här söker du
Ansökan ska skrivas på engelska. Ansökan ska innehålla personligt brev med motivering till varför du är intresserad av anställningen och på vilket sätt forskningsprojektet matchar dina intressen och din utbildningsbakgrund. Ansökan ska även innehålla CV, examensbevis eller motsvarande samt övrigt som du önskar åberopa (kopior av betyg, uppgifter till referenser, rekommendationsbrev etc.).
Välkommen med din ansökan!
Lunds Tekniska Högskola, LTH, är en teknisk fakultet inom Lunds universitet med forskning av hög internationell klass och stora satsningar på pedagogisk mångfald.
Vi undanber oss alla kontakter från annonsförsäljare, rekryterings- och bemanningsföretag på grund av statliga upphandlingsregler.
Ersättning Månadslön
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2023-08-06
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "PA2023/1632".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Lunds Universitet (org.nr 202100-3211)
Arbetsplats Lunds universitet, LTH, Matematikcentrum, LTH
Kontakt Alexandros Sopasakis, 046-2224440
alexandros.sopasakis@math.lth.se Jobbnummer 7951857
Observera att sista ansökningsdag har passerat.